超聲衍射成像技術(shù)研究.pdf

1、基于超聲衍射的層析成像技術(shù)對水中目標的探測、定位、識別，研究海底地形地貌，尋找海底沉船等問題具有重要的現(xiàn)實意義和軍事應用前景。本課題主要研究水下目標在強散射條件下的超聲衍射層析成像技術(shù)，建立不需要基于Born近似或Rytov近似基礎上的目標重建算法，并進行實驗驗證。 在強散射目標成像的空間域算法研究中，運用超聲散射場的精確描述--矩量法，把超聲場與描述物體內(nèi)部介質(zhì)聲學特性參數(shù)函數(shù)的相互關(guān)系式轉(zhuǎn)化為代數(shù)方程組的形式，采用變形Bor

2、n迭代法的改進算法對非線性方程求解，算法在每次迭代過程中修正格林函數(shù)，并在求未知函數(shù)改變量時運用了一個成本函數(shù)，因此這一算法得到的重建結(jié)果更接近實際的物體內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖像。仿真實驗結(jié)果表明，在同樣實驗條件下，利用本文提出的空域中的迭代算法得到的重建圖像比頻域中迭代算法效果好。 在對于方程的不適定性的研究中，采用了三種正則化方法：Tikhonov正則化方法、截斷奇異值分解正則化方法(TSVD)和截斷完全最小二乘正則化方法(TTLS)。

3、這三種正則化方法的參數(shù)均采用了新的選取方法，使得迭代過程不僅收斂，且收斂于問題的真實解--物體的內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖像，達到了較好的成像效果。通過實驗仿真結(jié)果看出，在不需任何先驗信息的情況下，成功地應用于較大對比度物體的成像問題。 本文通過仿真實驗，對幾種大對比度的物體的成像進行對比，用Picard理論分析了成像目標在不同的對比度時噪聲污染情況以及正則化方法適用范圍情況。通過分析研究目標內(nèi)部聲學特性參數(shù)以及目標結(jié)構(gòu)的復雜程度對重構(gòu)圖像效果